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इमेजनेट2012_वास्तविक

यह डेटासेट ILSVRC-2012 (ImageNet) मान्यता "पुनः मूल्यांकन" (वास्तविक) "हम ImageNet साथ पूर्ण हो गए हैं" से लेबल कागज का एक नया सेट के साथ संवर्धित चित्र शामिल हैं, को देखने के https://arxiv.org/abs/2006.07159 इन उन्नत प्रोटोकॉल का उपयोग करके लेबल एकत्र किए जाते हैं, जिसके परिणामस्वरूप बहु-लेबल और अधिक सटीक एनोटेशन होते हैं।

महत्वपूर्ण नोट: 3500 उदाहरण के बारे में कोई लेबल होना, इन किया जाना चाहिए औसत से सटीकता की गणना करते समय बाहर रखा गया । ऐसा करने का एक संभावित तरीका निम्नलिखित NumPy कोड के साथ है:

is_correct = [pred in real_labels[i] for i, pred in enumerate(predictions) if real_labels[i]]
real_accuracy = np.mean(is_correct)
  • होमपेज: https://github.com/google-research/reassessed-imagenet

  • स्रोत कोड: tfds.image_classification.Imagenet2012Real

  • संस्करण:

    • 1.0.0 (डिफ़ॉल्ट): प्रारंभिक रिलीज़
  • डाउनलोड का आकार: 379.37 KiB

  • डेटासेट का आकार: 6.25 GiB

  • मैनुअल डाउनलोड के निर्देश: यह डेटासेट आप में मैन्युअल रूप से स्रोत डेटा डाउनलोड करने के लिए की आवश्यकता है download_config.manual_dir (करने के लिए डिफ़ॉल्ट ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ):
    manual_dir शामिल करना चाहिए ILSVRC2012_img_val.tar फ़ाइल। आप पर रजिस्टर करने की आवश्यकता http://www.image-net.org/download-images आदेश डाटासेट डाउनलोड करने के लिए लिंक प्राप्त करने के लिए।

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): नहीं

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'validation' 50,000
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'file_name': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
    'original_label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=1000),
    'real_label': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=1000)),
})

VISUALIZATION

  • प्रशस्ति पत्र:
@article{beyer2020imagenet,
  title={Are we done with ImageNet?},
  author={Lucas Beyer and Olivier J. Henaff and Alexander Kolesnikov and Xiaohua Zhai and Aaron van den Oord},
  journal={arXiv preprint arXiv:2002.05709},
  year={2020}
}
@article{ILSVRC15,
  Author={Olga Russakovsky and Jia Deng and Hao Su and Jonathan Krause and Sanjeev Satheesh and Sean Ma and Zhiheng Huang and Andrej Karpathy and Aditya Khosla and Michael Bernstein and Alexander C. Berg and Li Fei-Fei},
  Title={ {ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge} },
  Year={2015},
  journal={International Journal of Computer Vision (IJCV)},
  doi={10.1007/s11263-015-0816-y},
  volume={115},
  number={3},
  pages={211-252}
}